Aquí hay dos buenos libros de texto para la teoría detrás de las simulaciones MD:
Molecular Driving Forces 2nd edition – Ken Dill http://amzn.to/PQCd3w
Biofísica Molecular – Michel Daune http://amzn.to/WIZWVm
De lo contrario, si está interesado en recursos más prácticos / aplicados, le recomiendo buscar en línea colecciones de tutoriales relacionados con un paquete de software MD en particular:
GROMACS
Justin Lemkul tiene una gran serie de tutoriales sobre el uso de GROMACS para varias categorías de simulaciones: http: //www.bevanlab.biochem.vt.e…
Este tutorial de GROMACS también es muy bueno para principiantes: http://nmr.chem.uu.nl/~tsjerk/co…
Finalmente, el sitio web de GROMACS tiene una lista de tutoriales que pueden ser útiles:
http://www.gromacs.org/Documenta…
- Estoy tratando de construir un proyecto de aprendizaje automático para predecir el precio del automóvil usado. ¿Dónde puedo obtener una base de datos para la reventa de los autos usados?
- ¿Cuál es el truco del núcleo?
- ¿Cuáles son los dominios en los que las técnicas de aprendizaje profundo podrían aplicarse además del procesamiento de la visión por computadora y el lenguaje / habla?
- ¿Cuál es el impacto de la limitación de la velocidad de la luz en el aprendizaje automático?
- ¿Cuáles son las 3 mejores GPU, independientemente del precio del aprendizaje profundo, especialmente si necesitamos mucha RAM de GPU, así como cálculos de alto rendimiento / velocidad?
NAMD
Si está interesado en NAMD, le recomiendo viajar a uno de sus talleres prácticos que realizan durante todo el año. Es una gran oportunidad para hacer preguntas detalladas y obtener ayuda de expertos en el campo. Estos se enumeran en la sección de Capacitación en la parte inferior izquierda de esta página: http://www.ks.uiuc.edu/Research/…
El equipo de NAMD también ha reunido una serie de tutoriales introductorios que son bastante buenos: http://www.ks.uiuc.edu/Training/…